结合GPS/Leveling和正高改正确定GPS常年观测站正高

利用精密几何水准测量结合GPS/Leveling方法计算韩国行政自治部管辖内30所GPS常年观测站天线基准点的正高。并联合进行对水准点和GPS常年观测站偏心点的重力测量,使用正高改正方法计算出其改正量,提高正高的精确度。     

基于ICCP算法的重力辅助惯性导航

迭代最近等值线算法(ICCP)是一种重要的匹配导航算法,文中首先介绍ICCP算法的基本原理,随后在0.2′×0.2′重力异常数据库的基础上,利用ICCP算法进行仿真计算得到最佳匹配位置。最后为了验证匹配位置是否可用于修正惯导误差,提出将匹配位置误差作为观测量,用卡尔曼滤波对惯导系统误差进行最优估计。由最后的仿真结果可以看出,ICCP算法可有效抑制惯导纬度误差的增长,且最大纬度误差不超过2,′以匹配位置误差作为观测量可以用来估计惯导方位误差角。     

地面核磁共振模型约束反演含水层参数

导电模型的地面核磁共振感应电动势是含水量的非线性函数.引入模型约束的迭代反演方法求解该非线性问题的反演.在反演过程中,根据理论公式计算迭代过程中灵敏度矩阵,并采用平坦模型和光滑模型两种约束.对均匀半空间、层状导电模型和实际数据进行了反演模拟,结果表明,模型约束迭代反演方法能从地面核磁共振感应电动势获得含水层较为合理的含水量及分布,且该结果可以从作为初始模型的均匀含水量分布反演得到.对无噪音数据,平坦模型和光滑模型约束对反演的含水量分布影响不大;但当数据存在一定的噪音时,平坦模型约束将比光滑模型约束获得更为精确的含水层参数.     

小波边缘分析建模波阻抗反演方法在煤层解释中的应用

受限于地震波主波长的1／4,常规地震处理难以分辨较薄煤层。基于模型的波阻抗反演虽然克服了厚、薄煤层计算问题．但因难以得到准确的高频部分,很多情况下反演结果的精度和分辨率往往不能满足地质预测的要求。小波边缘分析建模波阻抗反演方法是从地震数据中提取地震特征参数,用于建模并参与迭代反演。该方法即可以弥补反演过程中高频成分的误差,减少对钻井数据的依赖程度,得到较为合理的初始模型,又可提高反演的精度和分辨率．使反演结果更好的反映实际地下地质情况。利用该方法,对大井-将军庙及新疆红沙泉2个勘探区的侏罗系中统西山窑组含煤地层进行波阻抗反演,反演结果与钻井资料进行比较,其中大井一将军庙0802及0809号孔单煤层厚度误差分别为3％、8％．新疆红沙泉多煤层厚度及煤层之间的夹层厚度预测结果除B6煤层误差较大外,其它误差均小于7％．可见该反演方法的计算结果比较准确。     

盘南响水矿井船形构造特征及其对煤层开采的影响

盘南响水井田播土采区内北西向断层成组出现,倾向相对,地面大致平行或呈透镜状延伸,深部相交消失,空间形态组合类似船体形状。通过对船形构造内的断层组合及成因分析,认为该船形构造属挽近地质历史时期形成的重力滑动构造,其两侧利用和追踪了先期形成的北西向断层,主滑面主要沿煤系地层中部的17、19煤层等软弱层发育。根据船形构造发育特点,分析了各个船形构造对煤系地层及煤层的切割破坏程度,为矿井生产中的构造预测提供了依据。     

从大陆地壳动力学观点试论我国地震的成因和机制

本文主要以重力和热力的相互矛盾作为指导思想,从能量转换和物质运移的角度试论我国地震的成因和机制,以及大洋板块运动对大陆地震的影响。指出驱动力在时间和空间上是可以转换的,震源机制既随力源而变化,也受介质的岩性和结构所控制。所谓水平和垂直运动是一种相对概念,可以互相转化     

亚洲大陆地壳厚度分布轮廓及地壳构造特征的探讨

应用亚洲大陆地区的1°×1°平均布格重力场的数据,选择了均质单层地壳模型,对131条重力剖面的10456个重力点计算确定其莫霍界面深度,得到了亚洲大陆部分的地壳厚度分布轮廓图。 并对亚洲大陆的地壳构造轮廓作了分析与探讨,指出了四点构造特征     

中国大陆自由空气重力场的初步研究

本文利用地面实测的重力资料计算并构制了从1°×1°到10°×10°平均的中国大陆自由空气重力异常图,并对这套图中所反映出来的基本事实进行了分析和解释,且就这些基本事实与大地构造、地壳均衡、地震活动的关系及其可能的地球动力学过程进行了讨论     

重力取样器取样技术研究

在湖泊环境研究中，淤泥质沉积物取样是一项很重要的工作，样品的取心率和原状性直接影响了环境研究的结果。重力取样器是获取湖泊、水库等水域浅层湖泊沉积物的一种经济有效、操作简单的常用工具。因此研究重力取样器的取样技术对环境研究具有积极的意义。研究了重力取样器的取样技术，并在此基础上成功设计了一种便携式的重力式取样器，非常适合环境研究机构的沉积物取样工作。     

长江口水域多光谱遥感水深反演模型研究

利用Landsat-7 ETM 遥感影像反射率和实测水深值之间的相关性可以探测水深。该文介绍单波段、双波段比值和多波段3种线性回归模型以及动量BP人工神经网络水深反演模型。选择长江口北港河道上段作为研究区,利用上述模型,分两种情况进行水深反演:一是以河道全部历史样本建模;二是将河道按自然水深划分为浅水区和深水区分别建模。结果表明:神经网络模型预测精度高于线性回归模型;水深分区后线性回归和神经网络模型预测误差均有所减小。